Reale Beschränkungen der Rechenleistungs-Bodenrente und der Vier Kleinen Tiger

Kimi sucht überall nach GPUs und Rechenleistung, Zhipu stößt bei dem Training mit großen Parametern auf praktische Einschränkungen, MiniMax konzentriert seine phasenweisen Ressourcen auf M3 Pro, während Stepfun den mobilen Bereich als Richtung betrachtet, in die jederzeit mehr Ressourcen investiert werden kann. Die aktuelle Situation der „vier Drachen“ der künstlichen Intelligenz in China wird oft als „ein totales Durcheinander“ zusammengefasst. Diese Aussage ist emotional gefärbt, weist aber auch auf eine Tatsache hin: Alle vier Unternehmen zeigen gleichzeitig Anspannung. Diese Anspannung ist kein zufälliger Betriebsfehler, sondern die unterschiedliche Form, die durch dieselbe strukturelle Kraft auf verschiedenen strategischen Pfaden erzeugt wird – Rechenleistung legt in Form einer „neuen Art von Grundrente“ die Kostenkurve und die Überlebensschwelle für den Wettbewerb um große Modelle neu fest.

Nur wenn man das versteht, kann man nachvollziehen, warum diese Schwierigkeiten gleichzeitig auftreten.

Rechenleistung: Die absolute Grundrente im Zeitalter der großen Modelle

Die „Grundrente“ in der klassischen politischen Ökonomie bezieht sich auf den Teil des Mehrwerts, den Grundeigentümer aufgrund ihres Monopols auf begrenzte natürliche Faktoren von den Produzenten verlangen. In der Industrie für große Modelle im Jahr 2026 spielt die hochwertige Rechenleistung eine ähnliche Rolle.

Der Fall von Kimi ist am anschaulichsten. Im Juli 2026, weniger als 48 Stunden nach der Veröffentlichung des K3-Modells, überlastete die weltweite Anfragezahl direkt das GPU-Cluster, sodass das Unternehmen gezwungen war, neue Nutzerabonnements auszusetzen. Noch wichtiger ist das wirtschaftliche Einheitsmodell: Wenn ein C-End-Nutzer täglich zwei tiefe Langtext-Konversationen führt, können die verbrauchten GPU-Rechenkosten die monatliche Abonnementgebühr von 59 Yuan übersteigen. Im Juni 2026 überschritt der ARR von Kimi 300 Millionen US-Dollar, wobei die API-Einnahmen mehr als 70 % ausmachten. Die kommerzialisierten Daten sind für unabhängige Modellunternehmen schon eine Leistung, aber die Rechenkosten komprimieren den durch das Wachstum erzielten Bruttoräum mit fast gleicher Geschwindigkeit. Moonshot AI schloss 2026 eine dichte Finanzierungsrunde von der C- bis zur F-Runde ab. Die F-Runde erreichte ein Volumen von 3,5 Milliarden US-Dollar, die Bewertung stieg von 4,3 Milliarden US-Dollar auf 35 Milliarden US-Dollar, aber der Finanzierungsfluss ist hochgradig eindeutig: Grafikkarten erweitern, Produktionskapazitäten sichern, das größere K4 trainieren. Das ist keine Liquiditätskrise eines einzelnen Unternehmens, sondern die unvermeidliche Anspannung eines Geschäftsmodells unter dem starr steigenden Rechenkosten – je mehr Nutzer, desto schwerer die Inferenzlast, desto starrer die „Miete“, die an die Rechenlieferkette gezahlt wird.

Die Wahl von Zhipu ist eine andere Antwort. Es hat nicht versucht, auf der Spur des „Mietens von Nvidia“ mit den Kosten zu konkurrieren, sondern setzt auf die Richtung, „Grundeigentümer zu werden“: All-in Infra, baut eigene Recheninfrastruktur auf und integriert inländische Chips in die hauptsächliche Inferenzrechenleistung, realisierte die skalierte Inferenz von zehntausenden inländischen Chips, die Inferenzkosten pro Token sanken um 80 % im Vergleich zum Jahresanfang. Im ersten Halbjahr 2026 beliefen sich die MaaS-Einnahmen auf 825 Millionen Yuan, was einem Anstieg von mehr als 27-fachen im Vergleich zum Vorjahr entspricht und beweist, dass dieser Weg kommerziell kein Luftschloss ist. Aber der Preis für den „Grundeigentümer“ ist ebenso schwer: Das bereinigte Nettoverlust im ersten Halbjahr betrug etwa 1,964 Milliarden Yuan, die F&E-Ausgaben beliefen sich auf 2,131 Milliarden Yuan. Der Aufbau von Cluster mit zehntausend oder sogar hunderttausend Karten erfordert die Sicherung von hochwertigen Produktionskapazitäten und Netzwerkgeräten durch einen hohen Anteil an Vorauszahlungen. Dass Zhipu „steckenbleibt“, liegt nicht daran, dass es nicht weiß, was zu tun ist, sondern daran, dass der Weg des „eigenen Aufbaus der Rechenbasis“ selbst erfordert, dass es vor der Rentabilität eine hochkapitalintensive Anlageinvestition abschließt, und der Rückzahlungszeitraum dieser Investition ist länger als das Zeitfenster, das der Kapitalmarkt normalerweise zu warten bereit ist. Das ist eine Fehlanpassung zwischen der Pfadwahl und dem Zeitfenster, keine Leichtsinnigkeit der Richtung selbst.

Vier „Lösungen“, dieselbe Kompression

Die Trennung der vier Drachen im Jahr 2026 ist im Wesentlichen, dass sie bei derselben „Rechengrundrente“ vier verschiedene Zahlungswege wählen.

Kimi zahlt die „Mietprämie“ – durch aufeinanderfolgende Finanzierungsrunden kauft es knappe GPU-Rechenleistung vom Markt und arbeitet mit Cloud-Anbietern zusammen, tauscht Kapital gegen Zeit und Zeit gegen Modellfähigkeiten. Das Risiko liegt darin, dass die Miete starr und schwankend ist, während das Vorsprungsfenster der Modellfähigkeiten vergänglich ist. Die Leistung von K3 beweist die Gültigkeit dieses Weges, aber das Paradoxon „je stärker das Modell, desto mehr Geld wird verbraucht“ bedeutet, dass jeder technische Sprung mit der starren Nachfrage nach der nächsten Finanzierungsrunde einhergeht, sodass der IPO von einer Option zu einer phasenweisen Notwendigkeit wird.

Zhipu zahlt die „Infrastruktur-Sunkkosten“ – durch enorme Kapitalausgaben tauscht es den langfristigen Rückgang der Einheitskosten und die Autonomie der Lieferkette aus. Wenn die Kosten für die ökologische Migration inländischer Chips innerhalb von zwei bis drei Jahren durch den Skaleneffekt verdünnt werden können, wird das Endergebnis dieses Weges stabiler sein; aber wenn das Umschreiben von Code und die Optimierung von Operatoren von CUDA zur inländischen Ökologie kontinuierlich Ingenieurressourcen verbrauchen, wird der „eigene Aufbau“ einen langfristigen Druck auf den Cashflow ausüben. Zhipu wettet auf die Zeit: Ob die Überprüfungsgeschwindigkeit der Wirtschaftlichkeit der inländischen Rechenleistung die Erschöpfungsgeschwindigkeit der Kapitalgeduld übertreffen kann.

MiniMax zahlt den „Preis für die Umstellung der Bewertung“. Es hat etwas getan, was bei chinesischen großen Modellunternehmen nicht üblich ist: Im Jahr 2026 wechselte es den Einnahmemotor von C-End-Produkten mit einer Bruttomarge von nur 4,7 % zu B-End-Token-Aufrufen mit einer Bruttomarge von 69,4 %. Der ARR stieg von weniger als 200 Millionen US-Dollar zu Jahresbeginn auf über 800 Millionen US-Dollar, die Zahl der Unternehmenskunden überschritt 2 Millionen. Das ist eine klare Verbesserung des wirtschaftlichen Einheitsmodells. Aber die Rückmeldung des Kapitalmarkts ist direkt: Der Marktwert erreichte zeitweise 410 Milliarden Hongkong-Dollar, der Aktienkurs fiel vom Höchststand um fast 88 % und unterschritt den Emissionspreis. Der Grund liegt nicht darin, dass MiniMax etwas falsch gemacht hat, sondern darin, dass die Geschichte des „plattformbasierten KI-Unternehmens“ verlangt, zwei gegensätzliche Dinge gleichzeitig zu beweisen: Die Einnahmen können mit dem Token-Verbrauch expandieren, und die Bruttomarge wird nicht durch die Inferenzkosten umgekehrt aufgezehrt. Die Bruttomarge im ersten Halbjahr betrug 17,9 %, was um 7,5 Prozentpunkte niedriger ist als 25,4 % im gesamten Jahr 2025 – Agenten treiben den Token-Verbrauch in die Höhe und erhöhen die GPU-Rechnung proportional. Der Druck liegt nicht in den technischen Fähigkeiten, sondern darin, ob der Markt bereit ist, ihm genug Zeit zu geben, damit der Skaleneffekt die Kostenkurve übertrifft.

Stepfun zahlt die „konzentrierte Wette auf die Pfadumstellung“. Während die anderen drei im Cloud-Modellbereich kämpfen, wählt Stepfun einen physisch „schwereren“ Weg: Handys herstellen. Step AOS, der persönliche intelligente Agent Amoo und STEPX Neo werden vollständig im eigenen Haus von Betriebssystem bis Endgerätehardware entwickelt, um mit dem Endgeräte-Eingang die Kostenstruktur und die Verteilungsprobleme der reinen Cloud-Inferenz zu umgehen. Das ist eine logisch konsistente Strategie: Wenn die endgültige Form des intelligenten Agenten die anwendungsübergreifende Planung und systemweite Berechtigungen erfordert, sind reine Modellunternehmen auf App-Ebene immer von den Mauern von Betriebssystemen und Super-Apps abhängig. Aber das Risiko ist ebenso klar: Laut Branchenberichten belief sich der Umsatz 2025 auf weniger als 500 Millionen Yuan, die erwartete Summe 2026 beträgt etwa 1,2 Milliarden Yuan, die kumulierte Finanzierung übersteigt 20 Milliarden Yuan, aber das Preis-Leistungs-Verhältnis der regulären Konfiguration des ersten Handys ist im wettbewerbsintensiven Handymarkt nicht hervorragend. Ob der Absatz den geschlossenen Kreislauf von „Endgerät definiert Modell“ stützen kann, bleibt eine offene Frage. Dass Stepfun „jederzeit bereit ist, vollständig in den mobilen Bereich vorzustoßen“, ist weniger eine offensive Haltung, sondern eher der Versuch, auf der Endgeräteseite eine Exklave zu eröffnen, die nicht von denselben Kostenregeln beherrscht wird, wenn die „Grundrente“ im Cloud-Modellbereich zu teuer ist.

Die Erzählung der „vier Drachen“ muss neu bewertet werden

Die tiefgreifendere Veränderung findet in der Bedeutung des Labels „vier Drachen“ selbst statt.

Diese Bezeichnung stammt von „SenseTime, Megvii, CloudWalk und YITU“ aus der CV-Ära und impliziert an sich eine Annahme: Die große Modellbranche wird wie die Computer Vision mehrere unabhängige, gleich große Startups aufnehmen, die parallel konkurrieren. Aber die industrielle Realität im Jahr 2026 widerlegt diese Annahme. DeepSeek beweist mit extremen Ingenieureffizienzen (2048 H800 schließen das V3-Pretraining ab), dass die Modellfähigkeiten nicht notwendigerweise linear mit der Stapelung von Rechenleistung zusammenhängen; Modelle von großen Unternehmen wie Tencent Hunyuan und ByteDance Doubao stehen bei dem gesamten Token-Verbrauch in der ersten Reihe; nach der Statistik des Token-Verbrauchs von vier führenden Modellen machen zwei Modelle von DeepSeek, ein Modell von Tencent Hunyuan und ein Modell von Zhipu zusammen 66 % des gesamten Token-Verbrauchs chinesischer großer Modelle aus. Unabhängige Modellunternehmen stehen vor einem Netz, das gemeinsam von der Rechenreserve großer Unternehmen, der Cloud-Ökosystembindung und der Fähigkeit zu Preiskriegen gewebt wird. Der Börsengang von Zhipu im Januar 2026 preiste die gesamte Branche neu ein, MiniMax folgte sofort mit dem schnellsten IPO-Rekord, und der IPO-Zeitplan von Moonshot AI wurde dadurch umgeschrieben. Der Börsengang ist nicht mehr ein Zeichen des „Erfolgs“, sondern ein phasenweises Mittel, um die Fähigkeit zur kontinuierlichen Finanzierung im Rüstungswettlauf um Rechenleistung zu erwerben.

Gleichzeitig ist die Anpassung des strategischen Schwerpunkts großer Unternehmen für unabhängige KI-Produkte offensichtlich. Die Enterprise-Version von ByteDance's Coze tritt in den Countdown der Abschaltung ein, das gesamte Team wird in Doubao integriert; nach unvollständigen Statistiken haben große Unternehmen und Startups im Jahr 2026 insgesamt mehr als 25 unabhängige KI-Produkte abgeschafft oder zusammengeführt. Das ist keine isolierte Produktanpassung, sondern ein klares Signal: Wenn die Rechenkosten zum Kernvariable des Wettbewerbs werden, wird die Kette, die Modellfähigkeiten in unabhängige Produkte verpackt und dann die Recheninvestitionen durch unabhängige Produkte zurückgewinnt, durch die vertikale Integrationslogik von „Modell ist Infrastruktur, Eingang ist Super-App“ ersetzt.

Schlussfolgerung

„Ein totales Durcheinander“ ist real, aber es beschreibt nicht die Unfähigkeit der vier Unternehmen, sondern die strukturelle Unanpassung einer industriellen Phase. Die Rechenleistung erhöht die Fixkosten des Wettbewerbs um große Modelle in Form von „Grundrente“ auf ein Niveau, das nur durch kontinuierliche großangelegte Finanzierung oder tiefe eigene Cashflows ertragen werden kann. Die vier Drachen reagieren auf diese Einschränkung auf vier völlig verschiedene Weisen: Kimi tauscht Kapital gegen Rechenleistung, Zhipu tauscht Kapital gegen Infrastruktur, MiniMax tauscht die Einnahmestruktur gegen Bruttoräum, Stepfun tauscht den Endgeräte-Eingang gegen eine neue Kostenstruktur. Jeder Weg hat eine innere Logik, jeder Weg hat auch eine innere Anfälligkeit.

Die größte Irreführung der Analogie „vier Drachen“ liegt darin, dass man glauben lässt, es sei immer noch ein Wettlauf zwischen vier Startups. Tatsächlich ringen sie jeweils mit demselben strukturellen Gegner: Auf einem Markt, wo die Rechenversorgung durch die Geopolitik eingeschränkt ist und der Kapitalrenditezeitraum kontinuierlich verlängert wird, können unabhängige Modellunternehmen vor der Erschöpfung der Geduld durch die „Grundrente“ einen geschlossenen Überlebenskreislauf aufbauen, der nicht von kontinuierlicher externer Bluttransfusion abhängt. Die Antwort auf diese Frage wird nicht auf der Pressekonferenz eines der vier Unternehmen bekannt gegeben. Sie wird in den Cashflow-Tabellen der nächsten zwölf bis achtzehn Monate und zwischen dem Öffnen und Schließen des IPO-Fensters schweigend niedergeschrieben. Für die vier Unternehmen ist die echte Prüfung nicht, wer besser Geschichten erzählen kann, sondern wer seine Wahl unter den Einschränkungen zu Ende führen kann.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Tech Business“, Autoren: Zisen, Dingyi, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.